AI獨角獸雲從科技再掀行業革命

人工智慧時代全面來臨。計算機視覺國家隊雲從科技將人工智慧的力量延伸到新的領域，宣布牽手通信行業巨頭中國電信，成為中國電信集團生物識別平台項目唯一中標企業，幫助中國電信完成人工智慧化蛻變。

助中國電信開啟人工智慧化戰略

人工智慧為什麼讓通信行業瘋狂？

今天，變革再一次以出人意料的方式殺到了通信行業，殺到了我們眼前。

中國電信提出電信轉型3.0整體戰略核心「三化」。中國電信已經下定決心：用人工智慧完成第三次蛻變。

作為中國電信集團生物識別平台項目唯一中標企業，雲從科技將在雲端搭建人工智慧平台進行人工智慧身份核驗，以實名認證幫助中國實現全網實名，加強網路、電話安全，實現網路智能化。全國超7億電信用戶都將有機會實際體驗到人工智慧的實際應用。

在此之前，雲從科技已進軍銀行、安防、機場三大行業，銀行業第一大人臉識別供應商、安防領域覆蓋全國24個省級行政區、協助機場智慧化出行。雲從科技還被選定成為中國電信集團生物識別平台項目唯一中標企業，幫助電信實現人工智慧變革，並開啟「AI+通信」的奇點。

他們，曾經守護博鰲論壇；他們，曾經捍衛達沃斯論壇；他們，曾經守衛金磚國家峰會……在一次次國際會議中，雲從科技作為中國智造的名片，向世界吶出了中國AI的聲音。

今天，他們正式成為祖國「一帶一路」倡議實施路上的人工智慧先鋒，跨出國門，邁向世界。

作為人工智慧行業國家隊，雲從科技入選了2018年「人工智慧」重大工程，承擔「人臉識別系統產業化及應用項目」。不僅在國內肩負重任，雲從科技更是承擔著向世界傳達中國AI的使命：此次與辛巴威政府達成的戰略合作，是雲從科技對祖國「一帶一路」倡議的進一步落實。

辛巴威總統埃默森.姆南加古瓦(Emmerson Dambudzo Mnangagwa)特派總統府特別顧問與科技部部長親赴雲從科技廣州南沙進行現場簽約。該項目是中國人工智慧在非洲的首個項目，將推動中國「一帶一路」的綠色發展，為人工智慧技術的出口作出嘗試。

總統府特別顧問與科技部部長表示，中國的人工智慧處於世界領先地位，辛巴威方面期待中國人工智慧在機場、安防等領域發揮作用，成為非洲人工智慧應用的表率。

進入海外市場，售後團隊怎麼建設，產品和服務如何適應當地人種，都是極大的挑戰。雲從科技作為人工智慧產業化國家隊，已經在銀行、公安行業POC測試中超過63次獲得第一，奠定人臉識別行業技術第一地位。擁有實力的同時，雲從懷揣著國家榮譽，去挑戰去成功。

2017年中國人工智慧市場規模達到152.1億元,增長率為51.2%。同年，人工智慧上升為國家戰略。如今世界大國正在大力推行AI戰略，工業4.0時代就是人工智慧時代，中國夢的實現取決於中國智造的強大。雲從科技，從銀行、機場，到安防、通信，用人工智慧踐行著中國夢。

刷新跨鏡追蹤(ReID)技術三項世界紀錄

日前，人工智慧國家隊雲從科技在跨鏡追蹤(ReID)技術上取得重大突破。同時在Market-1501，DukeMTMC-reID，CUHK03三個數據集刷新了世界紀錄，其中最高在Market-1501上的首位命中率(Rank-1 Accuracy)達到96.6%，讓跨鏡追蹤(ReID)技術在準確率上首次達到商用水平，人工智慧即將從「刷臉」跨到「識人」的新紀元。

跨鏡追蹤(Person Re-Identification，簡稱 ReID)技術是現在計算機視覺研究的熱門方向，主要解決跨攝像頭跨場景下行人的識別與檢索。該技術可以作為人臉識別技術的重要補充，可以對無法獲取清晰拍攝人臉的行人進行跨攝像頭連續跟蹤，增強數據的時空連續性。該技術可以廣泛應用於視頻監控、智能安保、智能商業等領域。

雲從科技在這三個數據集中都刷新了業內最好的水平，在Market-1501數據集的Rank-1 Accuracy達到驚人的96.6%。mAP是更加全面衡量ReID演算法效果的指標，它反映檢索的人在底庫中的所有圖片排在結果隊列前面的程度，而不止首位命中。雲從科技此次將Market-1501的mAP指標在現在最好的水平基礎上提高了近5%，達到86.9%，使用Re-Ranking技術之後更是達到了94.2%。能夠獲得如此大幅度的突破，充分說明雲從科技ReID的研究成果的價值，該成果必然能夠推動ReID技術的大幅進步，也使得ReID離實際商業應用越來越近。

為什麼我們需要跨鏡追蹤(ReID)技術？

跨鏡追蹤(ReID)技術與人臉識別技術結合能夠適用於更多新的應用場景，提供更加豐富的服務。跨鏡追蹤(ReID)技術能夠根據行人的穿著、體態、髮型等信息認知行人。這將人工智慧的認知水平提高到一個新的階段，現在跨鏡追蹤(ReID)技術已成為人工智慧領域的重要研究方向。

但現有的研究成果還不是很成熟，離實際商用的要求還有一定距離。而雲從科技的跨鏡追蹤(ReID)技術獲得了重大突破，將現有的技術水平提高到一個新的階段，這將大大推動業界技術研究與應用落地的進度，也將大大推動人工智慧由「刷臉」跨進全面「識人」的新紀元。

跨鏡追蹤(ReID)技術有哪些難點？

跨鏡追蹤(ReID)技術與人臉識別技術類似，存在較多的困難點需要克服，例如光線、遮擋、圖片模糊等客觀因素。另外，行人的穿著多樣，同一人穿不同的衣服，不同的人穿相似的衣服等等也對跨鏡追蹤(ReID)技術提出更高的要求。行人的數據獲取難度遠遠大於人臉數據獲取難度，而行人的信息複雜程度又遠遠大於人臉，這兩個因素疊加在一起使得跨鏡追蹤(ReID)技術的演算法研究變得更加困難，也更加重要。通過演算法的有效設計，降低對數據的依賴來實現跨鏡追蹤(ReID)技術效果的突破是現在業內的共識。

本次雲從科技提出通過融合行人的全局信息與具有辨識力的多粒度局部信息的方法，為解決ReID問題提供了一個非常不錯的思路。雲從科技本次提出的方案有幾大優勢：第一，結構精巧：該方案實現了端到端的直接學習，並沒有增加額外的訓練流程；第二，多粒度：融合了行人的全局信息與多粒度細節信息；第三，關注細節：模型真正懂得什麼是人，模型會把注意力放在背包、鞋子、衣服商標等能夠顯著區分行人的一些關鍵信息上。

「刷臉」是計算機視覺領域重要的應用，而「識人」將促使計算機視覺行業進入新的發展階段。雲從科技在「識人」方向的眾多細分領域已經有深入的研究，例如行人檢測、行人結構化信息提取、人體關鍵點檢測、姿態估計、行為動作識別等。

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